深度集成DeepSeek大模型：WebSocket流式聊天实现

目录 5分钟快速接入DeepSeek大模型：WebSocket实时聊天指南创建应用开发后端代码 (Python/Node.js)结语

5分钟快速接入DeepSeek大模型：WebSocket实时聊天指南 创建应用

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进入API开放平台

点击右上角的“API 开放平台”按钮，进入后台管理页面。你可以看到默认赠送的10元免费额度。

创建API Key

点击“API keys”，进入Key管理页面。创建一个新的API Key，并确保保存好这个Key，因为一旦离开页面就无法再次查看。 开发后端代码 (Python/Node.js)

推荐使用Python或Node.js编写后台代码。下面以Python为例进行说明。

安装OpenAI库

pip3 install openai

引入OpenAI并创建DeepSeek客户端实例

from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="替换为你的key", base_url=" api.deepseek ")

发送请求

response = client.chat pletions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "user", "content": "详细介绍一下你自己"}, ], stream=False ) print(response.choices[0].message.content)

输出结果如下：

流式输出结果 将请求参数 stream 设置为 True 即可实现流式输出。

response = client.chat pletions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "user", "content": "详细介绍一下你自己"}, ], stream=True ) for chunk in response: print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

接口封装 将功能封装为WebSocket接口，实现实时聊天。

import asyncio import json from websockets import serve from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="替换为你的key", base_url=" api.deepseek ") async def chat_handler(websocket): async for message in websocket: data = json.loads(message) user_input = data.get('user_input', '') history = data.get('history', []) messages = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"} ] messages.extend(history) messages.append({"role": "user", "content": user_input}) response = client.chat pletions.create( model="deepseek-chat", messages=messages, stream=True ) for chunk in response: content = chunk.choices[0].delta.content if content: await websocket.send(json.dumps({'content': content}, ensure_ascii=False)) async def main(): async with serve(chat_handler, "localhost", 8765): await asyncio.Future() # Run forever if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

使用Postman测试接口：

结语

通过以上步骤，你可以在短短5分钟内完成与DeepSeek大模型的集成，并实现一个实时聊天应用。WebSocket技术使得聊天内容可以流式传输，提升用户体验。希望这篇指南对你有所帮助，让你的项目更加高效和强大！

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